文章目录：
- 1、在AI时代，AI如何解决员工的个性化学习需求？
- 2、人工智能领域有哪些书比较值得推荐
- 3、AI初学什么书好？
- 4、智能时代，AI助力企业培训实现哪3大突破？
- 5、入门计算机人工智能要看哪些书？
- 6、AI技术之自然语言处理（NLP）如何应用
在AI时代，AI如何解决员工的个性化学习需求？
AI并不神秘，甚至可以说无处不在——来自购物、娱乐平台的“猜你喜欢”，来自社交平台、新闻媒体的“为你推荐”等等无一不在使用AI技术来解决每个人的个性化消费。
在消费互联网，AI技术已经运用得越来越成熟，在企业学习领域用来解决员工的个性化学习需求也是AI及企业学习发展的必然趋势。
其中，数据是实现个性化学习的基础，这里的数据包括精准的员工画像数据及足够量级的内容数据；机器学习是决定推荐内容准确度及影响员工学习体验的关键，这里的机器学习主要指建立员工与数据之间循环往复不断修正完善的关系。
要解决员工的个性化学习需求，必须从数据和机器学习两个方面入手，这两个方面又是你中有我我中有你的关系，那么他们如何协同作战解决员工的个性化学习需求呢？
建立立体的员工画像
对于员工画像来说，采集数据的维度越多，画像越精准。
为了更好地规划员工个性化学习路径，精准把握员工学习需求，推送符合企业和员工学习需求的知识内容，最终提升企业学习的学习效果，立体多维的员工画像是基础。
现在大部分学习平台所谓精准的员工画像更多的是基于企业内部员工基本的岗位信息而建立，采集数据的维度非常有限。
深度应用AI技术的企业智能学习系统，在企业内部数据的基础上，可以从全网数千万个数据中精准理解每个岗位的知识结构，绘制高精度岗位地图，精准定位员工角色和技能水平，并通过同行同事的学习数据、行业动态、员工在社交、购物等消费互联网上的行为数据等等维度了解员工兴趣爱好、生活学习规律，精准描摹员工画像，为员工建立从工作、生活、娱乐休闲三位一体的立体画像。
为了更好地为员工建立多维的立体画像，Filtered的产品Magpie在确保引擎了解员工角色、兴趣、学习需求和技能概况时，会不时向员工提出很多问题，以期对员工有更加全面的认识；
国内的布本知鱼从公司特点、团队需求、岗位地图、个人情况等9大类30多个维度精准刻画员工画像；
建立知识单元尽可能小的微知识系统
在知识内容的数据上，包含两个方面：企业内外已有的知识数据和正在或未来可能创建的知识数据。
企业在内容数据方面的难题大概有两个：一是原有的大课数据、厚重的知识材料长期沉寂，造成知识数据资产的浪费；二是内容单一，数据量不足。
解决员工个性化学习需求，从知识内容的角度可以分两步：
第二步，在正确的时间提供精确的知识内容，正确的时间是指员工发生需求的时间，精确的内容是刚刚好解决需求的知识单元或知识点，而不是长篇大论的课程或材料。
要完成第一步，在将企业内部知识数字化的同时，还应当开放第三方数据，从第三方数据中获取对员工有价值的与时俱进的知识数据。
要完成第二步，首先需要的就是拆解知识内容，包括对内容进行知识单元的识别、标记和分类等，帮助企业建立知识单元尽可能小的内容数据，方便在员工需要的时候精准提取相应的解决方案；
机器学习，不断校准、完善推送内容的精准度
机器学习通过员工对内容数据的相关行为反馈，逐步校准内容的精准度。
有一种机器学习叫强化学习，它专注于系统性能，会根据用户或积极或消极的反馈，以及自身的大量重复学习来执行任务，调整自己的系统行为。
比如，AI系统为员工推送的某一主题内容，并未引起员工的点击、关注，系统就会判断这一主题的内容并不符合员工的当下需求，那么系统将不再推送这类内容；在某天员工对该主题的内容进行了主动搜索，机器就会判断员工在这一阶段可能需要这一主题的相关内容了，后续将会再增加这一主题的相关推送。
强化学习这种通过越来越多的系统使用数据或经验来做出决策的学习方式或能力，与人类根据积极或消极后果来改进自身学习极为相似，但它的这种学习是不间断的，不受时间、地点的约束。
智能机器人让学习融入员工的日常工作
员工在遇到难题的时候，不可能正好有一场培训等着他，通常情况下，他们会首先向同事、领导等相关业务专家寻求帮助，保证问题处理的高效快捷，但这样的业务专家也同样不太可能随时出现在身边。
基于AI技术的智能机器人就是可以随时随地帮助员工高效解决问题的专家，是每个人身边的导师，员工遇到问题的时候，只需要唤醒智能机器人说出相关的问题，就可以第一时间得到相关的解决方案。
为什么能够成为员工身边的导师呢？因为它能够在员工发出需求后，快速理解员工问题，并在尽可能小的知识单元存在的微知识系统中精准定位到员工需要的解决方案。这不但为员工的即时性难题找到了答案，还可以盘活企业历史知识的价值。
同时智能机器人还有一套自己的运营逻辑，即判断企业知识库有没有答案、找到能够解答业务问题的专家或业务骨干：有答案，直接提取答案推送给员工；没有答案，自动邀请专家或同事作答，并触发奖励机制，对问答人给出相应奖励，得出的答案也会沉淀下来，丰富企业知识库，推送给问答人或可能有这个问题的人。这也直接促进了组织经验的萃取、优化。
人工智能领域有哪些书比较值得推荐
机器学习
Programming Collective Intelligence
本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。
全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。
Machine Learning for Hackers
Machine Learning for Hackers （中文译名：机器学习-实用案例解析）通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。这是一本实操型的书，重点放在讲怎么用R做数据挖掘，机器学习的算法更多的是通过黑箱的方式来讲，强调input,output含义，弱化机器学习算法细节。文中基本都是通过case来讲述怎么去解决问题，并且提供了原始数据供自己分析。适合两种人：
（1）有过机器学习的一些理论，缺少案例练习
（2）只需掌握怎么用通用的机器学习解决问题的人，只希望知道机器学习算法的大致思想，不想详细学习机器学习中的算法。
Machine Learning by Tom M Mitchell
《Machine Learning》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《Machine Learning》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。《机器学习》可作为计算机专业 本科生、研究生教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。
The Elements of Statistical Learning
《The Elements of Statistical Learning》介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《The Elements of Statistical Learning》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。
计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。
Learning from Data
这是一门机器学习（ML）的入门课程，涵盖其基本理论、算法及应用。机器学习是大数据及金融、医药、商业及科研应用的关键技术。机器学习使得计算系统能够自动学习如何通过数据中提取的信息执行目标任务。机器学习现已成为当下最热门的研究领域之一，也是加州理工学院15个不同专业的本科生和研究生的研修课程。本课程在理论和实践中保持平衡，并涵盖了数学与启发式方法。
Pattern Recognition and Machine Learning
这本书是机器学习的神作之一，必读经典！
人工智能
Artificial Intelligence: A Modern Approach
《Artificial Intelligence: A Modern Approach》以详尽和丰富的资料，从理性智能体的角度，全面阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向，是一本难得的综合性教材。
Artificial Intelligence for Humans
这本书阐释了基本的人工智能算法，如维度、距离度量、聚类、误差计算和线性回归等，用了丰富的案例进行阐释。需要较好的数学基础。
Paradigm of Artificial Intelligence Programming
本书介绍了出色的编程范式和基本的AI理论，是致力于人工智能领域的小伙伴的必读之作。
Artificial Intelligence: A New Synthesis
本书提出了统一人工智能理论的新的集成方法，涵盖了诸如神经网络，计算机视觉，启发式搜索，贝叶斯网络等。进阶选手必读。
The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence and the Future of Human Mind
在这部让人脑洞大开的图书中，科技先锋马文·明斯基继续了他极具创造力的研究，给我们呈现了一个全新的不可思议的人类大脑运转模式。
Artificial Intelligence (3rd Edition)
这是一本关于人工智能的入门书。没有编程基础的人也可以很容易地理解其中的解释和概念。化繁为简，但也包含了高层次的人工智能领域的探讨。
AI初学什么书好？
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智能时代，AI助力企业培训实现哪3大突破？
人工智能时代对教育支持系统非常有利，智能匹配关键词，快速升级整个网通AI营销系统的排名，基于人工智能技术的融合，更好地了解外贸营销的需求。海量关键词词库，智能匹配推荐，帮助企业对关键词选择做出科学判断，让关键词更符合搜索引擎算法，快速增加关键词首页排名数量。从上一期Fadio人工智能的经典案例分享环节，我们可以看到。
Fadio排名首页的关键词已经激增至1000多个，这确实让线上营销变得更简单、更有效。恶意：打破传统营销瓶颈，多渠道引流。相关数据显示，传统B2B企业走出国门，70%以上的营销投入甚至60%以上的销售成本被浪费。人工智能赋能的网络营销，严重打破了传统营销的瓶颈，实现了全网营销和多渠道引流。对于外贸企业来说，要实现多渠道引流，社交媒体平台不得不重视。社交媒体是官网最大的流量入口，占比60%。
通过全网通AI营销系统做社交媒体营销是外贸企业的最佳选择，因为信息多平台同步发布，实现粉丝管理和监控，可以有效挖掘潜在客户，节省人力物力。精准：智能数据分析监控，更精准的查询聚焦于网络自主研发的人工智能营销系统，汇集大量数据，通过综合挖掘用户的基本属性、浏览行为、互动行为、情感诉求和消费行为，能够更精准地识别访客对官网的兴趣。通过对这些数据的持续分析和监控，企业可以更好地跟踪访客的信息，从而获得更准确的查询，提高转化率。
人工智能网络营销三大亮点的展示，让会场高潮迭起，同时也让外贸人对外贸营销充满信心。全网通AI营销体系的未来不可估量，但聚焦网络将帮助中小企业突破传统营销的瓶颈，让营销更智能、更简单、更有效。
入门计算机人工智能要看哪些书？
一、哥德尔、埃舍尔、巴赫——集异璧之大成
人工智能领域中的奇书，也是影响极其深远的著作。哥德尔是大数学家，埃舍尔是荷兰著名的版画家，以绘制各种“不可能”的画著称，巴赫却是大名鼎鼎的音乐家。将这三者深刻地联系到一起的是那条”永恒的金带“，也就是那个横亘于宗教、科学、人文、艺术之上的怪圈，那个让人费解的不可能语句，然而作者却指出正是这种怪圈才是生命与智能的基础，也正是这个怪圈才是实现人工智能的根本。
该书不仅对哲学与计算机科学产生了极大的影响，以至于著名深度学习软件TensorFlow的Logo都在模仿此书的封面，它更是对所谓的”后现代艺术“产生了极大的冲击。无论是”盗梦空间“还是”前目的地“，你都能看到此书的影子。更有趣的是，这本介绍人工智能思想的1000多页巨著却由于其高超的语言技巧而获得了”普利策文学奖“。
二、终极算法
当今人工智能革命背后的驱动技术正是机器学习，而要想理解什么是机器学习，以及它将怎样影响我们未来社会，就需要读一读《终极算法》这本书。
当我们用手机输入汉字的时候，机器学习能动态联想出你最常用的词组；当我们打开微信扫描二维码的时候，机器学习程序正在帮助你快速地定位和识别；当你用美颜相机拍照的时候，机器学习帮助你优化照片；当你用淘宝购物的时候，机器学习在给你推荐商品。
我们已经生活在一个由算法掌控的世界中，这些机器学习程序能够聪明地适应我们人类的需要而发生改变，以至于它可以比人做得更好，比你更了解你自己。在《终级算法》中，全球著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗·多明戈斯，为我们揭开了算法的神秘面纱，让我们一窥谷歌以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想，解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务，并提出了“终级算法”的设想，探讨了终级算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、以及想走在变革前沿的人来说，这是一本必不可少的思想指南。
三、人工智能时代
随着Alphago以4:1的大比分最终战胜人类，人类迎来了人工智能时代。我们很快就会与各式各样的智能机器共存。当机器人霸占了你的工作，你该怎么办？机器人犯罪，谁才该负责？人工智能时代，人类价值如何重新定义？
在《人工智能时代》一书中，智能时代领军人物、硅谷连续创业者杰瑞卡普兰指出：智能时代的到来，给人类社会带来了两大灾难性冲击：持续性失业与不断加剧的贫富差距。机器正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领。而针对未来社会将要发生的这些问题，卡普兰在《人工智能时代》一书中从企业、税收和保险等机制上构建起了一个有益的经济生态，让社会中的每一个人都能从技术发展中获益。《人工智能时代》一书提出的建议和解决方案给遭遇挑战的人们更多抚慰和安全感！
四、走近2050——注意力、互联网与人工智能
我们将不得不面对这样的现实：我们的工作岗位将会越来越多地被机器所替代，那么这些丢掉工作的人们究竟能干什么？《走近2050》这本书给出了非常有意思的答案——这些人只需要做一件事，就是给机器付出大量的注意力——因为注意力恰恰是机器不断进化的最终动力。
未来的世界就像一款庞大的游戏，所有的人类活动将无法被去分成生产和消费，玩——持续不断地付出注意力的过程成为了终极的主题。大量的人工智能程序将会被设计出来以巧妙地引导和利用人类的注意力资源，从而使得每个人都开开心心地付出注意力，与此同时又推动了机器的进化。集智俱乐部的探索者们将引领读者走入注意力的世界，那里是互联网的引擎，那里是人工智能的发展方向。
五、奇点临近
奇点临近恐怕是关于未来人工智能最大胆奔放的预言。摩尔定律是计算机发展的一条规律，每隔十八个月计算机的各种性能就会翻倍。将摩尔定律外推，我们就会遇到奇点，即计算机运算能力最终超过人类的那个时间点。该书的作者库兹维尔引用大量的实例和数据佐证这样一种观察，并给出了骇人听闻的预言：机器终将超越人类。那么，奇点是否存在？机器是否可以超过人类？未来的人类将去向何方？所有这些问题都能在书中找到解读。
六、情感机器
在电影《机械姬》中，故事的主人公最终爱上了由机器虚拟出来的角色。那么，现实世界中的机器人和人工智能是否会有情感呢？未来的人类是否真的会同机器双双坠入爱河？人工智能之父，MIT人工智能实验室联合创始人马文明斯基带领读者进入到了情感机器的世界。
他论证到，情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。
七、图灵的大教堂——当人工智能之父与计算机之父相遇
图灵的大教堂忠实地记录了那段激动人心的历史。我们会看到人工智能的思想萌芽是如何在那个名不见经传的小人物头脑中孕育而生，我们也将领略天才人物冯诺依曼是如何在谈笑风生中便设计出了最早的计算机体系结构的。
在《图灵的大教堂》一书中，作者乔治·戴森着重介绍了一小群人，他们使用5千字节的内存（相当于现代计算机桌面上显示的光标所分配的内存大小），在天气预测和核武器设计方面，都获得了前所未有的成功。同时，他们还利用空闲时间解决各种问题——从病毒的进化到恒星的演变。戴森教授的叙述既具有历史意义，又富于预见性，为第二次世界大战后期数字宇宙的爆炸提供了新的且重要的信息。代码和计算机的兴起伴随着两大历史性的发展：生物学自我复制序列的破译和氢弹的发明。很具破坏性和很具建设性的人类发明同时出现并不是巧合。
八、复杂——诞生于混沌与秩序边缘的科学
尽管现在的人工智能已经取得了突飞猛进的发展，但它仍然是一种严重依赖于经验和试错的工程技术，而不是科学——因为我们尚不知道如何根据第一性原理推导出人工智能。那么，如果你想知道设计智能系统背后的困境是什么，就来读读《复杂》这本书吧。
这是一部传记体的科普读物，记述了圣塔菲研究所——一座位于阿拉莫斯荒漠之上的学术胜地——的成长故事。复杂是横亘于生物、互联网、计算机、社会、经济各类系统之中的共有规律，也是我们打开生命之门，理解人工智能第一性原理的根本所在。我们将读到科学家是如何用简单的方程创造出古老的微型生物体，我们也将看到数十行代码是如何给虚拟的飞虫赋予生命。复杂既是横亘于我们人类和现实世界之中的隐形屏障，又是通向神秘的人工智能之门的必经之路。
九、心智社会——从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读
我们应该如何创造智能？人工智能之父马文明斯基提出了自己的观点，我们应该在机器人的头脑中创造一个社会，一个心智的社会。这是一种基于整体论的思想，即我们的大脑是成千上万不具备思维的小机器拼合而成的整体，正是这个整体才展现出了情感、思维、喜好、意识等高级智能现象。“没有心智社会就没有智能。智慧从愚笨中来。”
十、科学的极致——漫谈人工智能
这是一本爱智求真小伙伴们的集体智慧结晶。让我们忘掉大段大段的公式和调试不完的程序，从人类灵魂的最深处探索人工智能吧。我们究竟如何定义智能？意识和智能是什么关系？哥德尔定理是否早已经限制住了人工智能的可能？简单代码究竟如何创造复杂的生命和智慧行为？人工智能如何预报天气？我们怎样才能创建一个虚拟星球？
从人工智能的历史，到小虫自动机模型，再到令人烧脑的哥德尔定理，书中没有华丽的辞藻和学术权威的架子，但却在字里行间渗透出那股热爱科学、乐于探索的赤子之心。正是这种骨子里的探索精神打动了杨澜姐姐，她在自己的人工智能读物清单中首推了这本书；也正是这本书打动了无数读者，使得它一版再版，并远销海峡的对岸。
AI技术之自然语言处理（NLP）如何应用
按照技术实现难度的不同，这类系统可以分成简单匹配式、模糊匹配式和段落理解式三种类型。简单匹配式辅导答疑系统主要通过简单的关键字匹配技术来实现对学生提出问题与答案库中相关应答条目的匹配，从而做到自动回答问题或进行相关辅导。模糊匹配式辅导答疑系统则在此基础上増加了同义词和反义词的匹配。这样，即使学生所提问题中按原来的关键字在答案库中找不到直接匹配的答案，但是假若与该关键字同义或反义的词能够匹配则仍可在答案库中找到相关的应答条目。段落理解式辅导答疑系统是最理想的、也是真正智能化的辅导答疑系统（简单匹配式和模糊匹配式，严格说只能称之为“自动辅导答疑系统”而非“智能辅导答疑系统”）。但是由于这种系统涉及自然语言的段落理解，对于汉语来说，这种理解涉及自动分词、词性分析、句法分析和语义分析等NLP领域的多种复杂技术，所以实现难度很大。迄今为止，在国内的网络教学中还没有一个实用化的、能真正实现汉语段落理解的智能辅导答疑系统。但是在我国有些大学的人工智能实验室或中文信息处理实验室中，已有少数研究人员正在研发这类系统的实验原型。相信在不久的将来，就会有这一类的实用性智能系统问世。这是优质网络课程的重要研究方向之一。
见性，为第二次世界大战后期数字宇宙的爆炸提供了新的且重要的信息。代码和计算机的兴起伴随着两大历史性的发展：生物学自我复制序列的破译和氢弹的发明。很具破坏性和很具建设性的人类发明同时出现并不是巧合。八、复杂——诞生于混沌与秩序边缘的科学尽管现在的人工智能已经取得了突飞猛进的发